Schița de curs
Introducere în:
- vectori
- vectori de embedding AI
- modele populare de embedding AI
- căutare semantică
- măsuri de distanță
Prezentarea tehnicilor de indexare vectorială:
- index IVFFlat
- index HNSW
Extensia PgVector pentru PostgreSQL:
- instalare
- stocarea și interogarea vectorilor de dimensiune mare
- măsuri de distanță
- utilizarea indexurilor vectoriale
Rezultatul cursului: La sfârșitul cursului, studenții vor înțelege extensiile populare pentru PostgreSQL alimentate de AI. Vor dobândi experiență practică cu tehnici pentru integrarea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM) și a căutării vectoriale în aplicații din lumea reală.
Cerințe
cunoștințe de bază în SQL, experiență de bază cu PostgreSQL
Mediul de laborator: DaDesktops rulare mașini virtuale Linux (asigurat de NobleProg)
Audiенță: dezvoltatori de aplicații bazate pe baze de date, arhitecți de sisteme, analiști de date
Mărturii (2)
CTE și indecși. Este posibil să fie mai probabil să folosești partiționarea, explicați analiza și vacuum în activitatea zilnică
Lorenzo Antonelli - Innova S.P.A
Curs - PostgreSQL Fundamentals
Tradus de catre o masina
Paciența și stilul de învățare al lui Michał au fost plăcute.
Luiza
Curs - PostgreSQL for Administrators - 2 Days
Tradus de catre o masina